Compteur de tokens

    Comptez et estimez le coût en tokens pour les principaux modèles de langage (OpenAI, Anthropic Claude, Llama). Optimisez vos prompts et maîtrisez votre fenêtre de contexte.

    Statistiques générales

    Tokens estimés (o200k)0
    Mots0
    Caractères0

    Le décompte de tokens utilise le tokeniseur officiel o200k_base d'OpenAI (GPT-5 et GPT-4o).

    Utilisation du contexte par modèle

    Comparez la consommation de tokens et les plafonds de contexte des principaux LLM

    OpenAI

    OpenAI

    Accurate · gpt-tokenizer
    GPT-5
    Plafond : 256 000 tokens
    0 % utilisé0
    GPT-4o
    Plafond : 128 000 tokens
    0 % utilisé0
    GPT-4o mini
    Plafond : 128 000 tokens
    0 % utilisé0
    GPT-4 Turbo
    Plafond : 128 000 tokens
    0 % utilisé0
    Anthropic

    Anthropic

    Approximate
    Claude Opus 4
    Plafond : 200 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Claude Sonnet 4
    Plafond : 200 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Claude 3.5 Sonnet
    Plafond : 200 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Claude 3.5 Haiku
    Plafond : 200 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Google

    Google

    Approximate
    Gemini 2.5 Pro
    Plafond : 1 000 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Gemini 2.0 Flash
    Plafond : 1 000 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Gemini 1.5 Pro
    Plafond : 1 048 576 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Gemini 1.5 Flash
    Plafond : 1 048 576 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Meta

    Meta

    Approximate
    Llama 4 Maverick
    Plafond : 1 000 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Llama 3.3 70B
    Plafond : 128 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    DeepSeek

    DeepSeek

    Approximate
    DeepSeek-V3
    Plafond : 128 000 tokens· approx
    0 % utilisé0
    Les décomptes OpenAI s'appuient sur le véritable tokeniseur via gpt-tokenizer (o200k_base pour GPT-4o/5, cl100k_base pour GPT-4 Turbo). Les valeurs Anthropic, Google, Meta et DeepSeek sont des estimations basées sur cl100k_base, leurs algorithmes n'étant pas publics.

    Mode d'emploi

    Suivez ces étapes simples pour obtenir les meilleurs résultats.

    1Collez votre prompt ou votre code pour visualiser en direct le nombre de tokens requis par vos modèles d'IA préférés.
    2Consultez les métriques : nous utilisons le tokeniseur officiel d'OpenAI pour les modèles GPT et une approximation de référence pour Claude ou Gemini.
    3Surveillez les jauges de contexte : nos barres indiquent l'espace consommé dans la mémoire de chaque modèle d'IA.
    4Sélectionnez vos modèles parmi les dernières versions de GPT-4o, Claude 3.5, Llama ou DeepSeek.
    5Réinitialisez en un clic pour vider l'éditeur et préparer votre prochaine requête d'IA.

    Foire aux questions

    Trouvez des réponses aux questions fréquentes sur cet outil.

    Pour OpenAI, nous appliquons le véritable tokeniseur de l'API (o200k_base et cl100k_base). Pour les autres fournisseurs (Claude, Gemini), leurs algorithmes étant propriétaires et confidentiels, nous fournissons une estimation fidèle généralement exacte à 5-15 % près.

    OpenAI a perfectionné son dictionnaire de tokenisation pour les modèles récents comme GPT-4o (o200k_base), découpant le texte plus efficacement que les anciennes versions comme GPT-4 Turbo.

    En l'absence de bibliothèque publique officielle d'Anthropic ou Google, nous employons le meilleur algorithme mandataire disponible. Ces valeurs sont annotées comme 'approx' pour signaler leur nature estimative.

    La fenêtre de contexte représente la mémoire de travail immédiate d'un modèle d'IA : c'est le plafond maximal de tokens (prompt utilisateur + réponse générée) traitable en une seule session.

    Le jaune indique que vous approchez du plafond de contexte. Le rouge signale que vous dépassez la capacité maximale du modèle, ce qui provoquera un rejet de votre requête par l'API.

    Non. Toute la tokenisation s'exécute dans votre propre navigateur via JavaScript. Vos prompts et codes ne franchissent aucun réseau et ne sont transmis à aucune plateforme d'IA.

    Comment ça fonctionne

    Comprenez la méthodologie, les formules et les principes fondamentaux de cet outil.

    Ne saturez plus vos contextes : maîtrisez le décompte des tokens d'IA

    Les modèles de langage (LLM) ne lisent pas les textes mot par mot : ils les découpent en fragments élémentaires appelés « tokens ». Ces tokens constituent la véritable unité monétaire de l'intelligence artificielle : ils fixent le coût de vos appels d'API et déterminent le volume d'informations que le modèle peut garder en mémoire. Notre Compteur de tokens vous permet de voir exactement comment l'IA découpe vos instructions.

    Pourquoi chaque token a son importance

    La fenêtre de contexte (la limite de mémoire) : chaque modèle possède un plafond de tokens traitable. Si votre prompt est trop volumineux, l'IA tronquera le début de la conversation. Notre outil vous indique exactement la marge de manœuvre restante.

    La facturation des API : OpenAI, Anthropic et Google facturent leurs services au token et non au mot. Un mot technique complexe peut consommer plusieurs tokens. Contrôler votre prompt avant l'envoi vous évite des surprises budgétaires.

    Méthodologie de nos calculs

    OpenAI (mesure exacte) : pour GPT-4o, GPT-4 et GPT-3.5, nous utilisons la logique officielle tiktoken (o200k_base et cl100k_base), identique à celle de l'API de production.

    Claude, Gemini et Llama (estimations de haute précision) : ces fournisseurs ne rendant pas leurs tokeniseurs publics, nous employons une approximation rigoureuse représentative à 5 à 10 % près pour les textes occidentaux.

    Modèle d'IAFournisseurFenêtre de contextePrécision
    GPT-4o (et mini)OpenAI128 000 tokensExacte
    GPT-4 TurboOpenAI128 000 tokensExacte
    Claude 3.5 (Sonnet/Haiku)Anthropic200 000 tokensApprox
    Gemini 1.5 (Pro/Flash)Google1 000 000+ tokensApprox
    Llama 3 (70B/8B)Meta128 000 tokensApprox

    Bonnes pratiques pour vos prompts

    Architectures RAG et documents longs : si vous développez un système d'interrogation documentaire, segmentez vos données en fragments optimisés pour préserver le contexte sans gaspiller de tokens.

    Instructions système : vos consignes de cadrage consomment également des tokens : allégez-les pour ménager plus d'espace aux requêtes de vos utilisateurs.

    Maîtrise budgétaire : à l'échelle de millions d'appels d'API mensuels, économiser ne serait-ce que 10 tokens par échange génère des économies majeures.

    Confidentialité et sécurité du code

    La discrétion est impérative pour les ingénieurs. Vos textes et secrets de fabrication ne sont jamais expédiés sur un serveur distant ni partagés avec un fournisseur d'IA. Tout s'exécute localement dans votre navigateur en JavaScript.

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